17 февраля в Москве старует программа “Специалист по большим данным” -  трехмесячный интенсив для разработчиков и экспертов по IT-инфраструктуре, которые хотят войти в быстро в растущую индустрию Big Data. Курс разработан “Лабораторией новых профессий” - это образовательный проект центра  Digital October.

 

Обучение через практику

Цель программы - научить разработчиков и технических специалистов решать важнейшие задачи, которыми занимаются специалисты по Big Data. Подобный подход отражается в структуре курса. Курс состоит из трех кейсов, и каждый из них длится по одному месяцу. Это:

  • Анализ социальных графов
  • Создание мультиклассных классификаторов на основе анализа веб-логов
  • Разработка рекомендательных систем

 

Преподают только представители индустрии

Вести занятия будут практики из ведущих технологических компаний, работающих с большими данными. К примеру, в разное время в качестве лекторов на программе выступят Валерий Топинский (экc-Яндекс, ШАД), Константин Круглов (основатель D.C.A. Alliance) и Киншук Мишра (Spotify). Индустрия меняется очень стремительно, и мы даем студентам навыки и умения, актуальные прямо сейчас.

 

Каждый слушатель также получит персонального тьютора, который будет регулярно отслеживать прогресс в выполнении лабораторных работ, смотреть код, помогать с поисками решений и давать обратную связь.

 

Kaggle, реальные массивы данных и мастер-классы

Каждый из кейсов программе преподается в три этапа. Сначала студенты учатся видеть общие закономерности и разбирают хорошо проработанные задачи из Kaggle. Дальше выполняют самостоятельные проекты с реальными данными под руководством тьюторов. К примеру, в рамках второго кейса студенты попробуют оптимизировать алгоритмы показа рекламы в системе D.C.A. Alliance - а тот, кто сможет добиться хороших результатов, сможет не только получить одобрение преподавателей, но и полностью отбить стоимость своего обучения.

 

На первых двух этапах студентам даются практические навыки по полному циклу работы с большими данными:

  • Развертывание Hadoop/HDFS/HBase
  • Предобработка и очистка данных
  • Построение модели предсказания
  • Выбор оптимального алгоритма машинного обучения
  • Калибровка модели

 

Третья часть кейса позволяет познакомиться с готовыми инструментами, а также послушать мастер-классы по лучшим практикам от лидеров индустрии (Яндекс, Сбертех, Spotify, МТС, IBM, Cloudera). Спикеры будут рассказывать на реальных примерах, как собирают, хранят и используют большие данные в их компаниях.

 

Собеседование после окончания курса

Каждый студент, который успешно выполнит итоговые квалификационные задания, получит возможность пройти собеседование в ведущих российских технологических компаниях. Стратегические партнеры программы - Сбербанк-Технологии и D.C.A. Alliance, они готовы принять на работу большое количество квалифицированных людей.

 

Онлайн как оффлайн

Еще одна приятная фишка курса - возможность учиться из любой точки мира, нисколько не теряя в качестве. Занятия проходят в центре Digital October три раза в неделю по вечерам, но в них можно принять участие и удаленно. Студенты, проходящие обучения в онлайне, ощущают себя полноценными участниками заняти благодаря профессиональной многокамерной съемке, а также могут задавать вопросы преподавателю в режиме видеоконференции и активно принимать участие в дискуссии. Также записи всех занятий доступны студентам в личном кабинете.

 

Требования к студентам

Программа ориентирована на сложившихся профессионалов, которые хотят совмещать учебу с работой. Вот минимальные требования :

  • Хорошие рабочие знания по основам теории вероятностей и математической статистики
  • Опыт разработки приложений от 2-х лет
  • Также (очень желательно) знать основы теории машинного обучения.

 

P.S. А еще “Лаборатория новых профессий” решила дать пяти талантливым молодым разработчикам шанс поступить на программу бесплатно. Так родился конкурс Big Data Young Champion. Условия участия смотрите на странице Digital October в Фейсбуке

  • Подпишись на наc в Telegram!

    Только важные новости и лучшие статьи

    Подписаться

  • Подписаться
    Уведомить о
    6 комментариев
    Старые
    Новые Популярные
    Межтекстовые Отзывы
    Посмотреть все комментарии